L’intelligence artificielle dans le domaine de la santé possède un potentiel inimaginable. D’ici deux ans, le Big Data va révolutionner tous les domaines de notre vie, y compris la médecine. Cela va complètement repenser les soins de santé, et pour le mieux. Jetons un coup d'œil aux solutions prometteuses qu'il propose.
De nombreux leaders d’opinion pensent que nous vivons la quatrième révolution industrielle. Une « révolution » caractérisée par des technologies qui fusionnent le monde physique, numérique et biologique. C’est comme une vague de tsunami qui affecte toutes les disciplines, économies et industries et même les frontières biologiques des êtres humains. Je suis sûr que la santé sera le principal domaine industriel de cette révolution et que les principaux catalyseurs du changement seront l'intelligence artificielle et le Big Data.
Et quand je dis Big Data, je veux dire très Big. À mesure que les capacités numériques évoluent, de plus en plus de données sont produites et stockées en ligne. La quantité de données numériques disponibles augmente à un rythme étonnant, doublant tous les deux ans. En 2013, elle représentait 4,4 zettaoctets : d’ici 2020, l’univers numérique atteindra 44 zettaoctets, soit 44 XNUMX milliards de gigaoctets. Le monde du Big Data est si vaste que nous aurons besoin de l’intelligence artificielle (IA) pour pouvoir en suivre la trace.
L'intelligence artificielle… réelle
Nous n’avons pas encore atteint l’état de la « vraie » IA, mais l’IA est prête à se faufiler dans nos vies sans grande annonce ni fanfare. C'est déjà présent dans nos voitures, les recherches Google, les suggestions Amazon et bien d'autres appareils. Siri Pomme, Cortana de Microsoft, Google Google et services Écho Amazon utilise le traitement du langage naturel pour faire des choses utiles. Gars? Recherchez un restaurant, obtenez un itinéraire, enregistrez une réunion ou écoutez nos conversations (dans ce cas, il leur est utile).
Mais il y a déjà plus.
Un programmeur britannique de 19 ans a lancé un bot en septembre dernier, Ne pas payer, qui aide avec succès les gens à faire appel de leurs amendes. Il s’agit d’un « avocat de l’IA » qui peut décider quoi faire de la contravention de stationnement reçue en fonction de quelques questions. En juin, le robot avait fait appel avec succès de 160.000 250.000 des XNUMX XNUMX contraventions de stationnement à Londres et à New York, avec un taux de réussite de 64%.
Imaginez cette efficacité dans les soins de santé !
Combinée au Big Data, l’IA dans les soins de santé et la médecine pourrait mieux organiser les parcours des patients ou les plans de traitement, et fournir aux médecins toutes les informations dont ils ont besoin pour prendre une bonne décision.
Je ne parle pas d'un avenir lointain.
Il est certain que l'apprentissage sophistiqué et les algorithmes d'IA trouveront leur place dans le secteur de la santé dans les prochaines années – je ne sais pas si ce sera dans deux ou dix ans, mais cela s'en vient.
Andy Schütz, scientifique senior chez Sutter Health.
Il existe déjà plusieurs excellents exemples d’IA dans le domaine de la santé, montrant des implications potentielles et des utilisations futures possibles qui suscitent l’optimisme. Bien entendu, ce ne sera une véritable révolution que si ces technologies sont accessibles à tous, et pas seulement aux plus riches ou aux plus experts. Quoi qu’il en soit, jetons un coup d’œil à l’avenir de l’IA dans le domaine de la santé.
Deepmind Healt, des dossiers médicaux à une vitesse supersonique
L’application la plus évidente de l’IA dans le domaine de la santé est la gestion des données. Les collecter, les stocker, les suivre : c’est la première étape pour révolutionner les systèmes de santé existants. Récemment, la branche de recherche IA du géant de la recherche Google a lancé son projet Google Deepmind Santé, qui est utilisé pour extraire les données des dossiers médicaux et fournir des services de santé meilleurs et plus rapides. Le projet n'en est qu'à ses débuts, mais promet des ravages.
Conception de plans de traitement
IBM Watson a lancé son propre programme spécial pour les oncologues qui est capable de fournir aux médecins des options de traitement extrêmement raffinées. Watson for Oncology possède une capacité avancée d'analyse de la signification et du contexte des données structurées et non structurées dans les notes et rapports cliniques qui peuvent être essentiels à la sélection d'un chemin de traitement. En combinant les attributs du dossier du patient avec l'expérience clinique, la recherche externe et les données, le programme identifie les plans de traitement potentiels pour un patient.
Assistance dans les tâches répétitives
IBM a également lancé un autre algorithme appelé Tamis médical. Il s’agit d’un projet exploratoire ambitieux à long terme visant à construire la prochaine génération d’« assistants cognitifs ». Une gamme d’IA dotée de capacités d’analyse et de raisonnement et d’un large éventail de connaissances cliniques. Medical Sieve est qualifié pour aider à la prise de décision clinique en radiologie et en cardiologie. L’assistant « santé » est capable d’analyser les Big Data comme les images radiologiques pour identifier et détecter les problèmes de manière plus rapide et fiable. À l'avenir, les radiologues n'auront peut-être plus qu'à examiner les cas les plus compliqués où la supervision humaine est utile.
Diagnostics Big Data et Deep Learning
La start-up médicale Enlitique il vise également à associer l'apprentissage profond à de vastes archives de Big Data pour améliorer les diagnostics et la vie des patients. Jusqu'à récemment, les programmes de diagnostic informatique étaient rédigés à l'aide d'ensembles prédéfinis d'hypothèses sur les caractéristiques spécifiques d'une maladie. Un programme spécialisé a dû être conçu pour chaque partie du corps et seul un ensemble limité de maladies a pu être identifié. Les programmes simplifient souvent à l’excès la réalité, ce qui entraîne de mauvaises performances de diagnostic. L’avènement du Big Data permettra une énorme précision. L’apprentissage profond peut traiter un large spectre de maladies dans tout le corps et toutes les modalités d’imagerie (rayons X, tomodensitogrammes, etc.).
Modes de consultation hybrides (en direct et en ligne)
Vous avez mal à la tête, vous vous sentez étourdi et vous êtes certain d'avoir de la fièvre. Vous devriez entendre un médecin. Appelez, parlez à une secrétaire, demandez un rendez-vous dans deux jours. C'est ce qui n'arrivera pas avec les nouvelles applications de soins médicaux. En Italie également, ils sont en train de naître, mais je parle d'une réalité déjà établie comme Babel. L'application en anglais propose des conseils médicaux en ligne et un service de santé par abonnement. Depuis cette année, il propose des conseils médicaux grâce à l'IA, basés sur les antécédents médicaux personnels du patient.
Les utilisateurs signalent les symptômes de leur maladie à l’application, qui les compare à une base de données Big Data sur les maladies grâce à la reconnaissance vocale. Après avoir pris en compte l'histoire et les circonstances du patient, Babylon propose une ligne de conduite appropriée. L’application rappelle également aux patients de prendre leurs médicaments et les suit pour découvrir ce qu’ils ressentent. Grâce à de telles solutions, l'efficacité du diagnostic des patients peut augmenter et le temps d'attente dans les cabinets médicaux peut être réduit.
Infirmières virtuelles
Nous accueillons la première infirmière virtuelle au monde. Molly a été développé par la start-up médicale Sensely. Il a un visage souriant et aimable combiné à une voix agréable, et son objectif unique est d'aider les gens à surveiller leur état de santé et leur traitement. L'interface utilise l'apprentissage automatique pour aider les patients souffrant de maladies chroniques entre les visites chez le médecin. Il offre un suivi et des soins de suivi éprouvés et personnalisés, avec un fort focus sur les maladies chroniques.
Suivi des médicaments et protocoles de traitement: AiCure
Il existe également une solution spécifique permettant de contrôler si les patients prennent effectivement leurs médicaments. L'application AiCure, soutenu par National Institutes of Health English, utilise la webcam d'un smartphone et l'IA pour confirmer de manière autonome que les patients respectent leurs prescriptions. Ceci est très utile pour les personnes souffrant de problèmes de santé graves, pour celles qui ont tendance à aller à l’encontre des avis médicaux et pour les participants aux essais cliniques.
IA, Big Data et Médecine de précision
L'IA et le Big Data auront également un impact énorme sur la génétique et la génomique. Génomique profonde vise à identifier des modèles dans le Big Data d'informations génétiques et de dossiers médicaux, à la recherche de mutations et de liens avec des maladies. Une nouvelle génération de technologies informatiques est en train d’émerger et peut indiquer aux médecins ce qui se passe à l’intérieur d’une cellule lorsque l’ADN est modifié par une variation génétique, à la fois naturelle et thérapeutique. Comment les appellerons-nous?
Craig Venter, pendant ce temps (l'un des pères du Human Genome Project), travaille sur des algorithmes qui pourraient concevoir les caractéristiques physiques d'un patient en fonction de son ADN. Avec son dernier exploit, Longévité humaine, propose à ses patients (pour la plupart fortunés) un séquençage complet du génome combiné à un scanner corporel complet et à un bilan médical très détaillé. L’ensemble du processus permet de détecter le cancer ou les maladies vasculaires à un stade précoce.
Big Data pour le Créer des médicaments
Le développement de produits pharmaceutiques par le biais d’essais cliniques prend parfois plus d’une décennie et coûte des milliards d’euros. Accélérer ce processus et le rendre plus pratique aurait un effet énorme sur les soins de santé. Atomwise utilise des superordinateurs qui extraient des thérapies d’une base de données Big Data de structures moléculaires. L’année dernière, Atomwise a lancé une recherche virtuelle de médicaments existants et sûrs qui pourraient être repensés pour traiter Ebola. Cette analyse, qui aurait normalement pris des mois ou des années, a été réalisée en moins d'une journée. Être capable de combattre des virus mortels des mois ou des années plus rapidement pourrait être un formidable coup de pouce contre la prochaine pandémie. Ou celui-là, pourquoi pas.
Un autre excellent exemple d'utilisation du Big Data pour la gestion des patients est Santé Berg, une société biopharmaceutique qui exploite des données pour découvrir pourquoi certaines personnes survivent aux maladies, puis améliore les traitements actuels ou crée de nouvelles thérapies. Ils combinent l’IA avec les mégadonnées biologiques des patients pour cartographier les différences entre des environnements sains et favorables aux maladies et contribuer à la découverte et au développement de médicaments, de diagnostics et d’applications de soins de santé.
Analyse d'un système de santé:
Aux Pays-Bas, 97 % des factures de soins de santé sont numériques et contiennent des données sur les traitements, les médecins et les hôpitaux. Ces factures pourraient être facilement récupérées. Une entreprise locale, Zorgprisma Publications analyser les factures et utiliser IBM Watson dans le cloud pour extraire les données. Ils peuvent dire si un médecin, une clinique ou un hôpital fait à plusieurs reprises des erreurs dans le traitement d'un certain type d'affection afin de les aider à s'améliorer et d'éviter les hospitalisations inutiles des patients.
Choses à faire pour que l'IA et le Big Data nous aident vraiment: BEAUCOUP
Tout d’abord, nous devons briser les préjugés et les craintes concernant l’IA, et aider la population à comprendre comment limiter les risques qu’entraîne son utilisation. La plus grande crainte de toutes est que l’intelligence artificielle devienne incontrôlable, contrôlant (ou combattant) ses « créateurs ». Stephen Hawking a placé l’intelligence artificielle parmi les menaces qui pèsent sur la survie de la race humaine.
Je ne pense pas que la situation soit si sombre, mais je suis d’accord avec ceux qui soulignent la nécessité de se préparer adéquatement à l’utilisation de l’IA dans les soins de santé. Nous avons besoin de quelques éléments pour éviter les problèmes :
- Création de normes éthiques applicables et obligatoires pour l’ensemble du secteur de la santé.
- Développement progressif de l’IA pour avoir le temps d’éviter tout inconvénient.
- Professionnels de la santé : formation sur le fonctionnement de l’IA dans des contextes médicaux.
- Patients : habitués à l’IA et de moins en moins méfiants.
- Pour ceux qui développent des solutions d'IA: plus de communication au grand public sur les avantages et les risques potentiels.
- Pour les autorités sanitaires : mesurer le succès et l’efficacité du système.
Si nous réussissons, le Big Data et l'IA nous apporteront d'énormes percées médicales et thérapeutiques non pas de temps en temps, mais au quotidien.
Bianca Stan – Diplômé en droit, écrivain avec plusieurs livres publiés en Roumanie et journaliste pour le groupe "Anticipatia" (Bucarest). Il se concentre sur l'impact des technologies exponentielles, de la robotique militaire et de leur intersection avec les tendances mondiales, l'urbanisation et la géopolitique à long terme. Il vit à Naples.
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